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#機械学習
辞書オブジェクト 【defaultdict】
4月後半から超ロングGWがあり、横浜トライアスロンがありとバタバタ忙しく、時間が経ってしまいました。夏日も増えてきて、好きな季節になってきましたが、勉強の方もぼちぼち再開して行きたいと思います。
※横浜トライアスロン 2019については別途ブログ執筆予定でございます。
今日は辞書型オブジェクト defaultdict の使い方を少しだけまとめ。
辞書型のオブジェクトはkeyを追加する度に そのk
[Python] Matplotlib でグラフを操る
機械学習では、データセットの深い理解が必要で、そのデータを理解する方法として、最も効率的なのが「データの可視化」することです。人はだれでも図や絵で見たほうが理解が深まりますからね。
そこで、大規模データの可視化を効率的かつ簡単に行えるのが、Matplotlib(マットプロットリブ)です。MatplotlibはPythonのデファクトスタンダードのグラフ描写ライブラリとしての地位を築いていて、Nu
[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)
Pandasのデータ構造 "DataFrame" は Seriesを束ねたような2次元のデータ構造を持ちます。pd.DataFrame() に Seriesを渡すことで DataFrameを生成することができます。
DataFrameの生成先ずは series1, series2 から DataFrameを生成して df に代入してみます。
series の代入は pd.DataFrame( [
[Python] Pandasの基礎 (Series)
Pandas も Numpyと同じようなデータの集合体を処理するライブラリです。
Numpyは行列を扱い、科学計算に特化してますが、Pandasではデータベースを扱い、数値以外にも文字列データを扱うことが可能です。
早速 Pandasを使って データベースを扱ってみたいと思います。
Series というデータ構造では 1次元配列のようにデータを扱うことができます。先ずは pd.Series の
Pythonで機械学習 (k-分割交差検証)
現在最も注目されていて、今後ますます発展を遂げるであろう機械学習、深層学習について時間がある時に少しずつ勉強していこうと思い、下記参考書を購入。ブログでもアウトプットしていこう。
機械学習は大きく3種類「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類されるが、その中でも最も適用例が多い「教師あり学習」を勉強。
今日は 「k-分割交差検証」Cross Validation をTryしてみた。